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콘텐츠 분석을 위한 오디오 기반 상황인식 정보 분석 기술 개발 ■ 연구 내용
· 콘텐츠의 오디오 정보를 활용하여 상황 및 분위기를 인식하는 기술 개발
· 오디오 기반 상황 인식을 위한 신호처리 및 딥러닝 모델 개발
■ 연구 목적
· 방송 콘텐츠 대상 기술 활용 가능성 및 효용성 검증
■ 활용 계획
· 방송 콘텐츠 대상 Audio Captioning을 통해 청각장애인의 콘텐츠 향유 경험 강화에 기여
· 콘텐츠 하이라이트 자동 생성을 위한 메타 데이터 구축
■ 관련 경험/역량
· 딥러닝 기반의 오디오 데이터 분석 경험
· 최신 딥러닝 기술 동향에 대한 관심
02
■ 연구 내용
· 이미지 (jpg, png 등) 데이터를 분석하여 개인정보의 포함 유무를 판단하는 기술을 개발
· 개인정보는 얼굴 및 생체정보를 의미함
· 개인정보는 고유식별정보 (주민번호 등) 및 개인식별정보(이름 등)를 포함
■ 연구 목적
· 최근 개인정보보호에 대한 관심이 높아지면서 공공기관은 물론 민간기업들까지 보유하고 있는 개인정보를 보호하는 것이 중요해짐
· 텍스트 데이터에서 개인정보를 탐지하는 태스크는 비교적 쉬운 편이나 이미지에서 개인정보가 유출되는 것을 탐지하는 것은 상대적으로 어려운 태스크임
■ 활용 계획
· 연구에서 개발된 기술을 이용해 클라우드에서 사용되는 이미지 데이터에 개인정보가 포함되었는지를 여부를 판단하는 시스템으로 활용될 예정
■ 관련 경험/역량
· 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 (비젼, 자연어처리)
03
콘텐츠 자동 생성을 위한 주요 객체 분리 기술 개발 ■ 연구 내용
· 영화, 드라마 등 콘텐츠 프레임 내에서 썸네일 등 콘텐츠 자동 생성에 쓸만한 주요정보를 분리하는 기술을 개발
· Instance segmentation 등의 기존 기술을 응용하여 콘텐츠 자동생성에 활용할 객체를 부드럽게 추출
■ 연구 목적
· Content Discovery 팀은 기존의 콘텐츠에서 흥미로운 요소들을 발굴 및 강조하여 사용자가 콘텐츠에 더욱 흥미를 갖고 미디어 콘텐츠를 소비할 수 있도록 유도
· 기존 콘텐츠(예능, 드라마 등)에서 일부 필요한 내용만을 깨끗하게 추출하여 2차 창작 콘텐츠 등을 만들어내는 등의 가치 창출
■ 활용 계획
· 콘텐츠 프레임 내 주요 물체를 분리해 포스터 생성에 활용
· 콘텐츠 현지화 작업 시 음식, 간판 등 현지 적합한 물체로의 대체에 활용
■ 관련 경험/역량
· 이미지&비디오 데이터에 대한 이미지 처리 경험
· ML/DL 모델 분석 및 개발 역량
04
■ 연구 내용
· 디지털 흑백 이미지에 컬러를 입혀 복원하는 Colorization 기술 개발을 위한 딥러닝 네트워크 모델 분석, 연구, 개발 등
· Old Monochrome (흑백) Image Colorization with AI Tech
■ 연구 목적
· 오래된 기록물 (흑백) 에 컬러를 입혀 복원함으로써 사회적/경제적 가치 창출
■ 활용 계획
· Colorization 네트워크 모델 개발을 통해 80년대 흑백 이미지 복원에 활용
· 외부 기관과의 R&D 협업을 통해 기술 상용화 예정
■ 관련 경험/역량
· 이미지&비디오 데이터에 대한 영상처리 경험
· 딥러닝 네트워크 모델 분석 및 개발 역량
05
■ 연구 내용
· 실시간 촬영 중인 영상 내 움직이는 피사체를 중심으로 비디오를 Cropping하고 초저지연 스트리밍
· 영상 내 피사체 인식 정확도 및 성능 (처리 지연) 개선 연구, 인식할 피사체의 다양화 (인물, 축구공 등)를 위한 모델링/학습
· Google MediaPipe (AutoFlip) 및 WebRTC 사용한 PoC 개발 (pion/webrtc 또는 google libwebrtc)
■ 연구 목적
· 카메라맨을 대신하여, 인물 또는 공 (축구 중계 등에서)을 따라다니는 영상을 실시간으로 송출할 수 있는 제작 소스 입수 방법 연구 (광각 카메라로 촬영 중인 큰 해상도의 영상에서 피사체 중심으로 실시간 Cropping)
· 실시간 방송 중계에 즉시 사용가능한 비디오 프레임의 자연스러운 Cropping 연구
■ 활용 계획
· 실시간 콘텐츠 제작 시 입력 소스로 활용 연동
· 실시간 피사체 트래킹을 통한 방송 제작 소스 송출 기술 확보
■ 관련 경험/역량
· 이미지 처리 및 미디어 스트리밍 경험 (OpenCV, WebRTC)
· 프로그래밍 역량 (Python,Go, C++)
· ML/DL 관련 경험 (TensorFlow)
06
■ 연구 내용
· 영상 내 유해 장면 검출 및 필터링 처리 기술 개발
· 구글 MediaPipe 및 관련된 Open Source, Framework 들을 응용하여 PoC 개발
· 예시)
- 욕설을 뜻하는 손가락 또는 몸동작들을 인식하여 해당 부분 모자이크 하기
- 칼과 같은 위헙용 도구를 인식하여 관련 부분 흐리게 하기
- 피가 많이 보이는 등 잔인한 장면을 인식하여 필터링 처리하기
■ 연구 목적
· 유해 장면 감지 및 이미지 필터링 처리 기술 확보
· 인공지능 개발 환경 업무에 적용 가능한 AI 서비스 개발 지식 습득
■ 활용 계획
· SKT 미디어 플랫폼 내 VoD 및 영상 통화 처리 기술 활용
■ 관련 경험/역량
· 머신러닝, 딥러닝 모델 학습 경험
· Python Programming 역량
· Web 개발 경험 (HTML5, Javascript)
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영상 AI 기반 공간 POI 인식 및 변화 감지 기술 연구 ■ 연구 내용
· 스마트폰 이미지에서 공간 POI 정보 인식 (간판, 이정표 등)
· 서로 다른 시간에서 촬영된 스마트폰 이미지에서 POI 변화 감지
■ 연구 목적
· POI 인지와 POI 변화 감지 기술을 통한 실 공간 이해 기술 확보
· Visual Localization (보행자 길안내) 기술 고도화
· Smart Building/Factory, 로봇/드론, 자율주행 차량, AR 서비스, meatavere, digital twin 등 다양한 기술 구현의 원천 기술 확보
■ 활용 계획
· Visual Localization (보행자 길안내) 기술 활용
· Smart Building/Factory, 로봇/드론, 자율주행 차량에 활용
· AR 서비스, 메타버스, Digital twin에 활용
■ 관련 경험/역량
· Computer vision, ML/DL 관련 프로젝트 경험
08
■ 연구 내용
· 단말 생성 데이터 기반 App.별 트래픽 패턴 분석
· 단말 생성 데이터 기반 사용자의 위치 이동 (정지/이동 등) 분석
· 단말 내 통신 기능 및 세부 설정, 성능 사이의 Correlation 분석
· 분석 결과를 바탕으로 단말 성능 개선 알고리즘 개발/시연
■ 연구 목적
· 기지국에서 파악하기 어려운 단말 고유의 데이터를 분석하여 단말별 동작 Differentiation 및 성능 최적화 방안 도출
■ 활용 계획
· SKT 단말 차별화를 위한 선행 기술 확보
· 중장기적 관점에서 SKT 단말 개발 Roadmap 수립
■ 관련 경험/역량
· ML/DL 기반 시계열 데이터 분석 경험
· LTE/5G 시스템에 대한 기본적인 이해
· 데이터 분석 및 통신 알고리즘 검증을 위한 Python/R Programming 역량
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5G DNA* 기술 개발 (*Digital Network Automation) ■ 연구 내용
· 5G 무선망에서 수집되는 빅데이터 분석에 기반한 운용 지능화 기술 개발
· 고객 체감 개선을 위한 서비스 기술 개발
■ 연구 목적
· 고객 체감을 향상시킬 수 있는 망운용 및 신규 서비스 제공
■ 활용 계획
· 실제 무선망 데이터 분석 적용을 통한 유용성 확인 및 검증
· IPR/논문등을 통한 지원자 역량 개발
■ 관련 경험/역량
· ML라이브러리 적용을 통한 데이터 분석 경험(Unsupervised Classification등)
· Big Data 분석을 통한 상호연관성 및 Insight 도출 경험
· 이동통신 무선망에 대한 기본적인 지식
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Language-Image Multi-modal AI 기술 연구 ■ 연구 내용
· Vision-Language Pretraining 기술 고도화
· Vision-Language Pretraining Model 응용 기술 개발
■ 연구 목적
· 기술 고도화를 통한 Vision-Language Pretraining State-of-the-Art 기술 확보
· Vision-Language Pretraining Model의 응용 분야 검토
· 응용 분야별 Vision-Language Pretraining 최적화 기술 확보
■ 활용 계획
· Vision-Language Pretraining Model의 선행 기술 확보 차원의 활용
· Vision-Language Pretraining Model의 응용 분야를 발굴하여 실제 적용 검토
■ 관련 경험/역량
· 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전, 자연어 처리 연구 경험
· 최신 Vision-Language Pretraining 연구 및 개발 동향 이해
Natural-Language Processing
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AI 큐레이션 강의 추천을 위한 챗봇 엔진 개발 ■ 연구 내용
· 사내강의 추천시스템에서 사용자와 시스템간 자연어 대화를 통한 강의추천 프로세스에 활용될 chatbot 엔진구현
. 자연스러운 대화를 위한 한글 대화형 모델연구 (Text 생성모형, Question-Answer 모델/엔진 구현 등)
. 자연스러운 대화가 가능한 chatbot 구현을 위한 기술요소 전반
. 대화형 모델구축을 위한 데이터 수집
■ 연구 목적
· 추천시스템에서 시스템에서 제공하는 단방향의 의사소통이 아닌 자연어 기반 상호소통 기능을 강화하고자 함
■ 활용 계획
· 사내강의 추천시스템에서 사용자와 시스템간 자연어 대화를 통한 강의추천 프로세스에 활용될 chatbot 엔진으로 활용
■ 관련 경험/역량
· QA 모델링, seq2seq, BERT 등의 conversational AI 모델 관련 분석 기법 경험
. rasaNLU 또는 그 외 chatbot 구현을 위한 오픈소스 경험
. 한국어 텍스트 분석 경험
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■ 연구 내용
· NASA Turbofan Engine dataset을 활용하여 RUL을 예측하는 모델을 개발
· Feature Engineering 수행
· SOTA(State of the art)기술을 활용하여 최소 2개 이상의 모델을 개발 및 테스트 한 후 결과 비교
■ 연구 목적
· 기기의 Data를 수집하고 이를 기반으로 RUL을 예측하여 예기치 못한 사고나 Downtime을 예방하며, 경제성 높은 정비계획을 수립
■ 활용 계획
· 연구 결과를 SKT Grandview에 탑재하여 서비스의 모델을 강화하는 기술로 활용
■ 관련 경험/역량
· ML/DL을 활용한 Feature Engineering 또는 모델 개발 경험
· Python 프로그래밍 역량